Generative AI Essentials on AWS – Intensive Training («AWSEAI»)

• Grundlagen generativer AI und Anwendungsfälle – Einführung in Kernkonzepte, Methoden und geschäftliche Anwendbarkeit
• Einführung in Amazon Bedrock – Ein Leitfaden für Einsteiger zum Service und seiner Positionierung im GenAI-Stack von AWS
• Grundlagen des Prompt Engineering – Techniken und Best Practices für die Gestaltung effektiver Prompts
• Ethische und verantwortungsvolle AI – Grundprinzipien für eine sichere, faire und konforme Nutzung von AI
• Planung und Umsetzung generativer AI-Projekte – Vom Konzept bis zur Einführung im Unternehmen (einschliesslich Projektplanung)

1 Einführung in die generative AI

• Generative AI erklärt
• Grundlegende Modelle
• AWS-Services für generative AI
• Demo: Generative AI-Lösung

2 Erforschung generativer AI-Anwendungsfälle

• Identifizieren geeigneter Anwendungsfälle
• Generative AI-Anwendungen und -Anwendungsfälle
• Untersuchung von generativen AI-Anwendungsszenarien
• Anwendungsfall für den Unterricht

3 Grundlagen der Promptentwicklung

• Einführung in die Promptentwicklung
• Bewährte Praktiken der Promptentwicklung
• Fortgeschrittene Prompting-Strategien
• Modelleinstellungen und Parameter
• Praktisches Lab: Optimierung der Slogan-Generierung mit Amazon Bedrock

4 Grundsätze und Überlegungen zu verantwortungsvoller AI

• Einführung in verantwortungsvolle AI
• Kerndimensionen der verantwortungsvollen AI
• Überlegungen zur generativen AI
• Praktisches Lab: Implementierung von Prinzipien der verantwortungsvollen AI mit Amazon Bedrock Guardrails

5 Sicherheit, Governance und Compliance

• Überblick über die Sicherheit
• Unerwünschte Eingabeaufforderungen
• Generative AI-Sicherheitsdienste
• Unternehmensführung
• Einhaltung der Vorschriften

6 Umsetzung von generativen AI-Projekten

• Einführung - Generative AI-Anwendung
• Definieren Sie einen Anwendungsfall
• Auswahl eines Basismodells
• Verbessern der Leistung
• Ergebnisse auswerten
• Einsatz der Anwendung
• Demo: Amazon Q Business

7 Integration von generativer AI in den Entwicklungslebenszyklus

• Einführung
• Praktisches Lab: Capstone – Erstellen eines Projektplans mit generativer AI

8 Nachbereitung des Kurses

• Nächste Schritte und zusätzliche Ressourcen
• Zusammenfassung des Kurses

• Entwickler, die neu im Bereich generativer AI sind – um sich vor dem Programmieren mit Bedrock grundlegende Kenntnisse anzueignen
• Lösungs- und Cloud-Architekten – um zu sehen, wo GenAI in AWS-Architekturen und Governance-Modelle passt
• Produkt- und Projektmanager – um GenAI-fähige Initiativen zu planen und deren Umfang zu bestimmen
• Business-Analysten und Marketing-/Vertriebsfachleute – um konkrete Anwendungsfälle und kundenorientierte Möglichkeiten zu identifizieren
• IT- und Fachbereichsleiter – um die Einführung, Sicherheit und Kostenauswirkungen zu bewerten